Ceres非线性优库入门介绍

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一、背景知识

Ceres是一款非线性优化库，广泛的应用于SLAM问题中的BA问题等求解，但并不局限于SLAM问题，而是更加通用的一个非线性优化库，由Google研发并在其项目中被使用，质量和性能可以保证。相比于g2o（另一款用于SLMA问题的优化库），具有更丰富的API文档和官方教程，更为推荐使用。

Ceres单词是指“谷神星”，之所以起这个名字是因当时高斯采用最小二乘法算出了谷神星的轨迹并被成功观测。而最小二乘法是非常经典的优化问题，故起名为Ceres。本文将介绍Ceres基本原理和简单的使用方法。

二、基本概念

对于任何一个优化问题，我们首先需要对问题进行建模，之后采用合适的优化方法，进行求解。在求解的过程中，往往需要进行梯度下降求取最优，这里涉及了导数计算。所以在代码中使用Ceres进行优化时，需要包含基本内容：建模、优化、求导方法。

2.1 问题建模

对于形如

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